人工智能 (AI) 正在改变我们熟知的营销面貌。AI 技术可以帮助优化和加快许多不同的营销任务，改善客户体验并推动转化。
如果您从事企业营销，很有可能您已经在营销技术堆栈中使用了某种类型的人工智能解决方案。但许多营销人员仍然不了解人工智能和机器学习相对于传统“非智能”营销软件的优势。
如果你还没有完全跟上潮流，或者你只是在考虑试水，你并不是唯一一个。投资新技术是一项重大承诺，当它以机器学习算法等复杂概念为基础时，可能会令人生畏。
1.改进个性化和推荐
消费者对营销信息的反应和互动方式正在发生变化。媒体广告和直邮等传统营销方法已不再像以前那样有效。
其中一个原因是，如今的消费者希望品牌能够根据他们的位置、賭博數據 人口统计或兴趣定制信息。许多人不会参与甚至可能忽略非个性化营销。
管理咨询公司埃森哲的一份报告发现，2017 年，超过 40% 的消费者由于缺乏信任和个性化程度差而更换了品牌。43% 的消费者更有可能从提供个性化客户体验的公司购买产品。
消费者更有可能与个性化营销信息互动。Experian 的数据显示，当电子邮件的主题行个性化时，其打开率会高出 26%。此外，Marketo 进行的一项全球民意调查显示，79% 的消费者表示，只有针对过去的互动进行专门定制的品牌促销，他们才有可能使用它们。
人工智能使营销人员能够在个人层面上个性化他们的沟通，而不是营销人员过去所依赖的一般目标群体。
该技术的工作原理是根据从以前的品牌互动中获取的信息来预测客户行为。这意味着营销人员可以在最佳时间发送最有可能将潜在客户转化为销售的内容和营销信息，以推动转化。
大多数人已经熟悉登录亚马逊或 Netflix 等网站时提供的定制推荐。
这些推荐引擎多年来变得越来越复杂，而且准确度惊人，特别是对于那些拥有账户多年的用户来说，因此该服务能够收集大量数据。例如，亚马逊有以下记录：
- 你购买的每一件物品
- 您的产品浏览历史记录
- 您居住和工作过的地址
- 你想要的物品
- 你播放过的电视节目和音乐
- 您已下载的应用程序
- 您做出的产品评分和留下的评论
- 你用来观看电影或下载电子书的设备
- 如果你有 Echo，你可以向 Alexa 询问所有问题
它可以使用这些信息根据您的兴趣、过去的购买记录以及其他购 为什么过多的广告会阻碍业务增长 买过与您相同商品的人的购买记录来向您推荐产品。
假设你之前买过打印机，那么亚马逊很可能会向你推荐墨盒和纸张。如果你即将怀孕，并且已经订购了妊娠纹霜和产前维生素，那么当婴儿服装和玩具开始出现在你的推荐产品中时，不要感到惊讶。
所有这些都由名为 DSSTNE 的人工智能框架提供支持，该框架已作为开源软件发布，以提高其深度学习能力。
同时，Gartner 预测，虽然到 2020 年 90% 的品牌将采用某种形式的营销个性化，但大多数品牌都无法提供最佳的个性化内容。
提高个性化和制作更多更好内容的答案在于人工智能。通过分析客户数据，机器学习算法使营销人员能够提供高度个性化的客户体验。
2.动态定价
提供折扣是加速销售的有效方法，但有些顾客即使折扣较小甚至没有折扣也会购买。
人工智能可以根据需求、可用性、客户资料和其他因素动态设定产品价格，以最大化销售额和利润。
您可以使用网站 camelcamelcamel.com 查看动态定价，该网站会跟踪亚马逊产品随时间的价格。每件产品都有一张图表，显示价格随季节、受欢迎程度和其他因素而波动的幅度。
如果你曾经搜索过航班，然后几天后再回去购买，却发现价格上涨了几百美元，这也是动态定价的一个很好的例子。
3. 客户服务聊天机器人
Facebook Messenger、WhatsApp 和其他消息应用程序已成为客户联系公司流行且便捷的方式，但确保账户始终配备客服人员的成本可能很高。
为了减少工作量并更快地响应客户，一些组织现在使用聊天机器人来处理常见的客户查询，并在白天或晚上的任何时间提供即时答复。聊天机器人可以编程为对常见问题提供固定答复，如果问题过于复杂，博目录 则将对话转给人工代理。这意味着客户服务时间减少，工作量减轻，让代理可以自由地处理需要更个性化响应的对话。
有了 Siri、Google Assistant、Alexa 和 Cortana 等虚拟助手，我们对聊天机器人越来越熟悉，在某些情况下，甚至比真人更喜欢聊天机器人。近年来，人工智能语言处理算法已经变得非常先进，使得机器可以取代人工客服和销售人员。
聊天机器人不仅比雇佣更多团队成员来处理咨询更具成本效益，而且它们还可以以更高效甚至更“人性化”的方式处理问题。与人类不同，机器永远不会有糟糕的一天，因此它们可以始终保持礼貌、积极主动和讨人喜欢。
4.搜索引擎优化
从电子商务网站上的小型数据库产品搜索到每天有数百万人使用的谷歌等搜索引擎，搜索算法在各个方面都在不断改进。
将人工智能融入搜索可以发现拼写错误并建议替代方案（“您的意思是……”），并且可能受到您过去的浏览或购物行为的影响。
谷歌在解读搜索者“意图”方面变得越来越复杂，例如，如果有人搜索“苹果”，他们是在寻找有关水果、科技公司还是唱片公司的信息？
大多数搜索引擎都知道，如果用户在手机上搜索“咖啡店”，那么他们就是在寻找几英里内的咖啡店，而不是一般意义上的咖啡店。
购物和 Google 我的商家结果等特殊结果也为搜索者提供了更好的用户体验，并且随着人工智能设备和助手的数量不断增长，语音搜索变得越来越普遍。
此外，随着移动互联网使用和智能家居扬声器的增长，语音搜索也在不断增长，预计还会继续增长。
人工智能对于解释语音中的复杂模式和识别口头搜索查询的含义是必不可少的，这与传统的键入搜索有很大不同。
随着我们日益进入语音操作的数字世界，营销人员还可以使用人工智能来优化其语音搜索内容，帮助改善搜索引擎优化 (SEO) 和网站流量。
5. PPC广告优化
A/B 测试是优化营销信息和展示广告的传统方法，但这是一个艰苦的过程，需要尝试无数变量，因此会占用大量时间和资源。借助 AI 算法，您可以根据转化和互动情况不断自动优化您的广告。
尽管如此，人们对广告的免疫力却有所增强。Ghostery 等用于检测和阻止跟踪技术的应用程序的兴起，让出版商和广告商都面临更大的挑战。这对出版业的影响是惊人的：到今年年底，如果采用率继续下去，估计收入损失将达到 350 亿美元。
过去，联合利华等品牌和 Havas 等代理商选择冻结在 Google 和 YouTube 上的支出，原因是广告放置在“不良或不安全的内容”旁边。再加上可见度报告存在问题，广告欺诈事件不断增加，人工智能在数字营销 这些都使得品牌和代理商在支出方面变得更加谨慎。
事实是这样的：客户旅程从产生兴趣的那一刻开始。如何与客户互动，在他们最有可能做出回应的时候将最相关的信息摆在他们面前，这是我们最需要解决的问题。过去十年，我们见证了这一新兴数字领域的从业者测试、实施并成功应用技术来最大化绩效。
Google 已经意识到，要了解哪些广告有效，不能通过总体衡量效果。他们之所以转向转化指标 (CV)，是因为点击率 (CTR) 是一个错误的名称。它不再是衡量真正意图的标准。衡量意图的方式不是按广告格式汇总行为（是的，我简化了）。相反，它是通过了解购买渠道中导致购买行为的事件来衡量的。以下是我们对人工智能的介绍，以及为什么它将成为 CMO 旅程的下一个发展方向。
Instagram 等社交网络也使用了 AI 广告优化。算法会分析特定用户关注的帐户，并显示最有可能与该用户相关的广告。这为用户提供了更好的体验，并为广告商带来了更好的投资回报率，因为向不感兴趣的人展示的广告更少了。